一种基于深度强化学习的自动问答系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度强化学习的自动问答系统，该系统能够根据用户输入的问题，从多种类型和格式的数据中检索或生成相关的答案，并与用户进行交互式问答。该系统包括输入模块、输出模块、数据采集模块、数据预处理模块、知识表示模块、知识检索模块、答案生成模块、反馈收集模块、反馈更新模块和交互管理模块。该系统利用深度强化学习模型对不同类型和格式的数据进行统一的语义表示和答案生成，提高了问答系统的准确性和灵活性。该系统还基于知识图谱的结构和语义信息提高了检索的效率和准确性。该系统还利用用户的反馈和评价更新深度强化学习模型的参数和策略，优化了问答系统的交互效果。本发明专利技术系统在各个领域和场景中都有广泛的应用。都有广泛的应用。都有广泛的应用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度强化学习的自动问答系统


[0001]本专利技术涉及人工智能
，具体为一种基于深度强化学习的自动问答系统。

技术介绍

[0002]自动问答是一种通过计算机系统来回答用户提出的自然语言问题的技术，它是人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向之一。自动问答系统可以从多种类型、格式和来源的数据中获取知识，并根据用户的问题生成相应的答案。自动问答系统可以应用于各种场景和领域，如教育、医疗、娱乐、商业，为用户提供便捷、高效、智能的信息服务。
[0003]多模态是指涉及多种感官或通道的信息表达或交互方式，如文本、语音、图像、视频。多模态数据具有丰富、多样、互补和冗余的特点，可以提供更全面和细致的信息。多模态自动问答是一种能够接收和生成不同类型和格式的数据作为问题和答案的自动问答系统，它可以满足不同用户的偏好和需求，提高问答系统的鲁棒性和准确性。
[0004]深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法，它可以使系统通过与环境的交互来学习最优的行为策略，并根据奖励或惩罚来调整其行为。深度强化学习可以处理高维度、非线本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的自动问答系统，其特征在于：该系统包括：一个输入模块，用于接收用户输入的问题，并将其转换为文本、语音、图像或视频不同类型的输入；一个输出模块，用于生成系统的答案，并将其转换为文本、语音、图像或视频不同类型的输出；一个数据采集模块，用于采集多种类型、格式和来源的数据，包括文本、图像、音频、视频数据；一个数据预处理模块，用于对采集到的数据进行分词、去停用词、编码、标注预处理操作；一个知识表示模块，用于利用深度强化学习模型对预处理后的数据进行语义理解和表示，得到每个数据的语义向量；一个知识检索模块，用于根据用提出的问题，在知识表示模块中检索出与问题相关的数据，并将其作为候选答案；一个答案生成模块，用于利用深度强化学习模型对候选答案进行打分和排序，以确定最优答案，并生成一个相关、有用、简洁的答案，并输出给用户；一个反馈收集模块，用于收集用户对答案或提示信息的反馈和评价；一个反馈更新模块，用于根据用户的反馈和评价，更新深度强化学习模型的参数和策略；一个交互管理模块，用于根据用户的反馈和评价，主动地与用户进行对话和沟通，以澄清问题、补充信息、解释答案。2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的自动问答系统，其特征在于：所述深度强化学习模型是一种基于注意力机制和记忆网络的端到端的神经网络模型，f
theta(s,a)
其中s是系统的状态；a是系统的动作；theta是模型的参数。3.根据权利要求2所述的一种基于深度强化学习的自动问答系统，其特征在于：所述知识表示模块利用深度强化学习模型对不同类型和格式的数据进行统一的语义表示v
i
＝f
theta
(d
i
)，其中v
i
是第i个数据的语义向量，d
i
是第i个数据。4.根据权利要求3所述的一种基于深度...

【专利技术属性】
技术研发人员：索强，于天宇，程鑫，郑晓晨，汪智鹏，
申请(专利权)人：上海墅字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：